Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
DEEP LEARNING TECHNIQUES FOR THE STUDY OF STUDENT'S ACADEMIC PERFORMANCE DURING DISTANCE EDUCATION CAUSED BY COVID-19
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2023
Языканглийский
  • Гафаров Фаиль Мубаракович, автор
  • Устин Павел Николаевич, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Yunusov V, Gafarov F, Ustin P., Deep learning techniques for the study of student's academic performance during distance education caused by COVID-19//Proceedings - 2023 17th International Conference on Electronics Computer and Computation, ICECCO 2023. - 2023. - Vol., Is.. - .
    Ключевые слова data science, Python, deep learning, academic performance, feature performance
    Название журнала Proceedings - 2023 17th International Conference on Electronics Computer and Computation, ICECCO 2023
    URL https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85163741382&doi=10.1109%2fICECCO58239.2023.10147143&partnerID=40&md5=0e5dd2139814208ad36bcad0c97f2ec1
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=286424

    Полная запись метаданных